gamma

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    私は、自分のデータにガンマ分布を適合させるために、scipy.stats.gff(data)を使用しました。私は結果の分布の平均が何であるかを知りたい。 適合ガンマ分布の平均を求めるにはどうすればよいですか?

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    Pixel Benderのヘルプでレベル補正を作成したいと思います。私は各チャンネル(r、g、b)を修正しました。しかし私はそれぞれのミッドトーンの修正方法を知らない。 いくつかの式または例はありますか? は、残念ながら、Googleが、私はあなたが色を圧縮し、チャンネルごとのガンマを計算し、フィルタを探していることを仮定しているソリューション

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    私のアプリケーションでは、ユーザーが定義したガンマ、輝度、コントラストの補正を行っています。今私はこれをするかどうかの標準的な順序があるかどうか疑問に思っていた。 些細かもしれませんが、これについては何も見つかりませんでした。オーダーに関係なく同じ結果を得ることは可能だと思いますが、私はできるだけ直感的に理解したいと思っています。

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    NetLogoでランダムガンマを使用しています。ランダムガンマの構文に除算を加えると、NetLogoにエラーが発生します。ランダムガンマを使用した計算構文の例を次に示します。 (また、これらの変数「数値デッド、S、T」はグローバル変数に登録されています。)私のシミュレーションでは、ランダムガンマ計算結果の後に除算を追加する必要があります。私は何をすべきか?これにいくつかアドバイスをしてください。ご

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    HOG(ヒストグラムの勾配)におけるガンマ正規化の意味はなんですか? ガンマ補正と同じですか?なぜなら、HOGのガンマ正規化は、画像強度の平方根であると言っている多くのジャーナルに出会ったからです。しかし、それはガンマ補正の式と比較して異なります。 HOGにおける

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    のImageMagick -auto-GAMMEオプションで計算されたガンマ コンバートin.jpg -auto-γout.jpg これは可能ですか? は、私の記憶が正しければ、-auto-gammaはAutoGammaImageメソッドを呼び出して、次の式を適用するあなたの

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    私はDirect2Dでビットマップを描画しています。ビットマップは透明度(アルファチャンネル)を使用します。 ブレンドは正しくありません。 テストとして、50%透明度の純粋な黒色のpngイメージを読み込み、白い背景の上に描きました。結果は、赤、緑、青の値が127(0x7F7F7F)のピクセルです。これは、Direct2Dのブレンドがガンマを無視し、カラー値を線形であるかのように扱うことを示唆してい

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    私は、生息地タイプ(「生息地」)の関数としてバイオマスデータ(還元性バイオマスと生殖バイオマスと栄養バイオマスの比) )、年データが収集された(「年」)、データ収集サイト(「サイト」)。私のデータはガンマ分布によく似ているように見えますが、バイオマスがゼロ(〜800件)の8つの観測値があり、モデルは実行されません。これに対処する最良の方法は何ですか?使用する別のエラー分布は何でしょうか?あるいは、

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    画像の範囲を取る方法を教えてください。 0:120ガンマ= 1.8、120:255ガンマ= 0.5ピクセルの場合は "cameraman.tif"のガンマ補正を行いたい場合ガンマ= 0.5 しかし、 2番目のガンマを適用する。 out(i,j)=temp.^0.5; あなたはまた、が確認強度ことを行う必要があります。 a = imread('cameraman.tif'); gamma1 =